使用emmeans的模型之间的测试意义

Question

假设我有这两种型号

dat1 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(2,5,2,1,7,9))
dat2 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(3,3,4,3,4,2))

mod1 <- lm(y~x,data=dat1)
mod2 <- lm(y~x, data=dat2)

并计算各模型中x水平之间的t检验。

t1 <- pairs(emmeans(mod1, ~x))
t2 <- pairs(emmeans(mod2, ~x))

我如何评估这两种模式在这种对比中是否存在显著差异？

Answer 1

dat1$dataset <- "dat1"
dat2$dataset <- "dat2"
alldat <- rbind(dat1, dat2)
modsame <- lm(y ~ x, data = alldat)
moddiff <- lm(y ~ x * dataset, data = alldat)
anova(modsame, moddiff)

不要试图使用emmeans()来做这件事；这不是它的目的。上面的anova()调用比较了这两种模型：modsame假设每个数据集中的x效应是相同的；moddiff添加了两个术语，一个是解释总体均值变化的dataset，另一个是解释x效应变化的x:dataset。

这两个模型的比较包括dataset和x:dataset效应的联合检验--这是一个F检验，有2个分子d.f。-不是t检验